A review of methods and data to determine raw material criticality
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of the criticality of raw materials allows the identification of the likelihood of a supply disruption of a material and the vulnerability of a system (e.g. a national economy, technology, or company) to this disruption. Inconclusive outcomes of various studies suggest that criticality assessments would benefit from the identification of best practices. To prepare the field for such guidance, this paper aims to clarify the mechanisms that affect methodological choices which influence the results of a study. This is achieved via literature review and round table discussions among international experts. The paper demonstrates that criticality studies are divergent in the system under study, the anticipated risk, the purpose of the study, and material selection. These differences in goal and scope naturally result in different choices regarding indicator selection, the required level of aggregation as well as the subsequent choice of aggregation method, and the need for a threshold value. However, this link is often weak, which suggests a lack of understanding of cause-and-effect mechanisms of indicators and outcomes. Data availability is a key factor that limits the evaluation of criticality. Furthermore, data quality, including both data uncertainty and data representativeness, is rarely addressed in the interpretation and communication of results. Clear guidance in the formulation of goals and scopes of criticality studies, the selection of adequate indicators and aggregation methods, and the interpretation of the outcomes, are important initial steps in improving the quality of criticality assessments.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle